CN113147420A - 一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法，本发明通过车载传感器获取状态参数，利用Dugoff归一化轮胎模型计算出归一化的纵向轮胎力和侧向轮胎力，并建立非线性车辆模型；利用无迹卡尔曼滤波算法，识别路面附着系数，确定最小路面附着系数；构建横摆力矩预控制器，以前轮转角为判断信号，根据最小路面附着系数，调整车辆在转矩分配算法生效初始时的行驶速度；同时设计了一种着眼于整车稳定性的目标优化转矩分配算法，提出一个新的目标函数，该目标函数不仅隐含了轮胎利用率最低，同时还考虑了每个轮胎对产生横摆力矩的不同贡献；该转矩分配方法有助于在极限工况下，尤其是路面附着系数较低的情况下，改善车辆的稳定性。

Description

一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法
技术领域
本发明涉及车辆稳定性控制技术，具体涉及一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法。
背景技术
直接横摆力矩控制(Direct Yaw Moment Control)作为一种车辆主动安全技术，具有很高的可靠性和有效性。直接横摆力矩控制分为两层，上层为汽车横摆运动控制，用于获得当前车辆所需目标广义力，包括理想横摆力矩和纵向力；下层为汽车转矩分配控制，基于当前车辆所需理想横摆力矩对各驱动/制动执行器进行控制实现转矩分配，属于典型的控制分配问题。
当遇到路面附着系数较低的路况时，在极限工况下车辆的稳定性控制常常超出其物理极限，导致主动安全控制算法失效，这就需要在控制算法生效初始时对车辆的行驶状态进行平衡，如车速等关键因素，并优化控制算法以保证车辆运动的稳定性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法，来调整车辆在转矩分配算法生效初始时的行驶速度；同时设计了一种着眼于整车稳定性的目标优化转矩分配算法，提出一个新的目标函数，该目标函数不仅隐含了轮胎利用率最低，同时还考虑了每个轮胎对产生横摆力矩的不同贡献；该转矩分配方法有助于在极限工况下，尤其是路面附着系数较低的情况下，改善车辆的稳定性。
实现本发明目的的技术方案为：一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法，所述转矩分配方法包括以下步骤：
步骤S1、通过车载传感器直接获取分布式驱动电动汽车的方向盘转角δw，第i个车轮的转速ωi，车辆的纵向加速度ax，侧向加速度ay以及横摆角速度r，车辆的纵向速度vx，方向盘转角δw经过换算可以得到前轮转角δ；
步骤S2、通过Dugoff归一化轮胎模型，计算出第i个轮胎的归一化纵向轮胎力
Figure BDA0002974450740000011
和归一化侧向轮胎力
Figure BDA0002974450740000012
步骤S3、结合归一化纵向轮胎力
Figure BDA0002974450740000013
和归一化侧向轮胎力
Figure BDA0002974450740000014
建立非线性车辆模型；
步骤S4、利用无迹卡尔曼滤波算法，计算获得第i个轮胎对应的路面附着系数μi，来确定最小路面附着系数μmin；
步骤S5、以前轮转角δ为判断信号，根据最小路面附着系数μmin，设计横摆力矩预控制器，在转矩分配算法生效初始时控制制动器降低车辆行驶速度；
步骤S6、采用目标优化转矩分配算法建立目标优化问题的目标函数；所述目标函数不仅隐含了轮胎利用率最低，同时还考虑了每个轮胎对产生横摆力矩的不同贡献；通过求解目标优化问题得到最优的纵向轮胎力，从而得到执行器作用在车轮上的最优输出转矩。
与现有技术相比，本发明的显著优点为：本发明根据路面附着系数自动调整车辆进行转矩分配初始时的行驶速度，防止因为车速过大而导致车辆稳定性控制超出物理极限；同时设计的目标优化转矩分配算法的目标函数，不仅隐含了传统的轮胎利用率最低，同时还考虑了每个轮胎对产生横摆力矩的不同贡献，即由于车辆重心的前移或者后移，各个轮胎的侧向轮胎力对产生横摆力矩的效果是不同的；该方法有助于在极限工况下，尤其是路面附着系数较低的情况下，改善车辆的稳定性。
附图说明
图1为本发明转矩分配方法的流程图。
图2为利用本发明、利用现有方法以及不施加任何稳定性控制的行驶路径对比图。
图3为利用本发明、利用现有方法以及不施加任何稳定性控制的横摆角速度对比图。
图4为利用本发明、利用现有方法以及不施加任何稳定性控制的质心侧偏角对比图。
具体实施方式
结合图1，一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法，包括以下步骤：
步骤S1、通过车载传感器直接获取分布式驱动电动汽车的方向盘转角δw，第i个车轮的转速ωi，车辆的纵向加速度ax，侧向加速度ay以及横摆角速度r，车辆的纵向速度vx，方向盘转角δw经过换算可以得到前轮转角δ，其关系可以大致表示为：
Figure BDA0002974450740000021
其中i＝1，2，3，4，为车轮的序号，c为角度换算的比例系数。
步骤S2、通过Dugoff归一化轮胎模型，计算出第i个轮胎的归一化纵向轮胎力
Figure BDA0002974450740000022
和归一化侧向轮胎力
Figure BDA0002974450740000023
建立Dugoff归一化轮胎模型，其形式如下：
Figure BDA0002974450740000031
Figure BDA0002974450740000032
Figure BDA0002974450740000033
Figure BDA0002974450740000034
其中，Fzi为第i个轮胎的垂向载荷，Cxi为第i个轮胎的纵向刚度，Cyi为第i个轮胎的侧向刚度，Cxi和Cyi由对应轮胎的特性曲线拟合得到，λi为第i个轮胎的滑移率，αi为第i个轮胎的侧偏角，ε为速度影响系数，i＝1，2，3，4，为轮胎的序号。
进一步地，轮胎模型中的第i个轮胎的垂向载荷为：
Figure BDA0002974450740000035
Figure BDA0002974450740000036
Figure BDA0002974450740000037
Figure BDA0002974450740000038
其中，m为车辆的质量，g为重力加速度，lf为车辆质心到前轴的距离，lr为车辆质心到后轴的距离，l＝lf+lr，hg为车辆质心到地面的高度，df为前轴轴距，dr为后轴轴距。
进一步地，轮胎模型中的第i个轮胎的滑移率表示如下：
Figure BDA0002974450740000039
其中，Rw为车轮的有效半径。
进一步地，轮胎模型中的第i个轮胎的侧偏角表示如下：
Figure BDA00029744507400000310
Figure BDA0002974450740000041
Figure BDA0002974450740000042
Figure BDA0002974450740000043
其中，vy为车辆的侧向速度，
Figure BDA0002974450740000044
将步骤S1中通过传感器获得的参数代入Dugoff归一化轮胎模型，可以得到归一化纵向轮胎力
Figure BDA0002974450740000045
和归一化侧向轮胎力
Figure BDA0002974450740000046
步骤S3、结合归一化纵向轮胎力和侧向轮胎力，建立非线性车辆模型，模型包含两部分的运动模型：车身的平面运动模型和车轮的转动模型。
车身的平面运动模型如下：
Figure BDA0002974450740000047
Figure BDA0002974450740000048
Figure BDA0002974450740000049
其中，Iz为车辆横摆运动的转动惯量。
进一步地，车轮的转动模型如下：
Figure BDA00029744507400000410
其中，Fxi为第i个轮胎的纵向轮胎力，Ti为第i个车轮的执行器输出的转矩，Jw为车轮的转动惯量。
步骤S4、结合图1，通过无迹卡尔曼滤波算法建立车辆非线性系统，系统方程如下：
x＝[μ1 μ2 μ3 μ4]T
y＝[ax ay r]T
Figure BDA0002974450740000051
其中，x为状态变量，y为测量变量，u为输入量。
以步骤S2获得的归一化纵向轮胎力
Figure BDA0002974450740000052
和归一化侧向轮胎力
Figure BDA0002974450740000053
步骤S1获得的前轮转角δ为输入量，车辆的纵向加速度ax，侧向加速度ay以及横摆角速度r作为传感器测量得到的变量，结合步骤S3的车辆模型，利用无迹卡尔曼滤波算法，计算第i个轮胎对应的路面附着系数μi，确定最小路面附着系数μmin。
步骤S5、设计横摆力矩预控制器，当检测到判断信号前轮转角δ时，该横摆力矩预控制器就会生效，根据最小路面附着系数μmin，控制制动器将车速限制在允许的最高速度vmax范围内，单位为km/h，表达式如下：
vmax＝K·μmin
其中，K为车速限制的比例系数。
步骤S6、该目标优化转矩分配算法的目标函数不仅隐含了传统的轮胎利用率最低，同时还考虑了每个轮胎对产生横摆力矩的不同贡献；通过求解目标优化问题得到最优的纵向轮胎力，从而得到执行器作用在车轮上的最优输出转矩。
所述目标函数的形式如下：
Figure BDA0002974450740000054
其中，k为车辆中可以被控制的车轮个数，Mxi为第i个轮胎的纵向轮胎力产生的横摆力矩，Myi为第i个轮胎的侧向轮胎力产生的横摆力矩，m和n为任意正整数。
所述的纵向轮胎力需要满足一些约束条件，包括：等式约束条件和不等式约束条件。
进一步地，所述等式约束条件为纵向轮胎力和侧向轮胎力产生的横摆力矩之和要尽量逼近目标运动跟踪控制器得到的目标横摆力矩，表示如下：
Figure BDA0002974450740000055
其中，MTarget为目标运动跟踪控制器得到的目标横摆力矩，
Figure BDA0002974450740000056
表示无限逼近。
所述不等式约束条件为地面附着极限以及执行器的输出转矩极限，表示如下：
Figure BDA0002974450740000057
其中，Ti_max为第i个车轮的执行器输出的峰值转矩。
利用轮胎模型或数值拟合的方法，所述侧向轮胎力用纵向轮胎力进行表示。所述纵向轮胎力由轮胎力观测器测得。在本实施例中，执行器即电机。
实施例
本实例以四轮分布式驱动电动汽车为控制对象，以下为车辆本身的一些参数：
m＝1412kg、Iz＝1536.7kg·m2、hg＝0.54m、lf＝1.015m、lr＝1.895m、df＝dr＝1.675m、Rw＝0.325m、g＝9.8m/s2、ε＝0.015m/s、Jw＝0.9kg·m2、c＝12.85。
经过多次仿真测试，车速限制的比例系数K取100。
目标函数设置如下：
Figure BDA0002974450740000061
其中，车辆为四轮驱动，故k＝4，令m＝n＝1。
其中，第i个轮胎的纵向轮胎力产生的横摆力矩Mxi和侧向轮胎力产生的横摆力矩Myi计算公式如下：
Figure BDA0002974450740000062
Figure BDA0002974450740000063
Figure BDA0002974450740000064
My3＝-Fy3lr My4＝-Fy4lr
纵向轮胎力由轮胎力观测器得到。
侧向轮胎力由纵向轮胎力进行表示，计算公式如下：
Figure BDA0002974450740000065
目标优化的约束条件如下：
Figure BDA0002974450740000066
Figure BDA0002974450740000067
结合图1，基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法的实现过程为，根据无迹卡尔曼滤波算法得到的最小路面附着系数，控制制动器降低车辆行驶速度；利用目标运动跟踪控制器得到目标横摆力矩，通过求解目标优化问题，得到满足条件的最优纵向轮胎力；根据车轮转动模型，计算得到电机转矩，并输出给电机；车辆守到电机驱动后状态改变，因此目标横摆力矩、轮胎的垂向载荷等也发生改变，目标优化问题的约束条件随之改变，再次进行目标优化问题求解，如此循环。
图2、图3和图4表示了利用本发明的某些实例的车辆稳定性控制的效果对比图，对比对象为不施加任何稳定性控制，施加基于轮胎利用率的稳定性控制方法，施加基于本发明的一个实例的车辆。
其中“无控制”表示了不施加任何稳定性控制的仿真结果，“轮胎利用率”表示施加了基于轮胎利用率的稳定性控制方法的车辆的仿真结果，“本发明”表示施加了基于本发明的某些实例的控制方法的车辆的仿真结果。其仿真场景为，车辆以50km/h的速度行驶，路面附着系数为0.3，行驶工况为双移线工况。可以看出在无控制和利用轮胎利用率的情况下，车辆发生打滑，行驶路径已经严重偏离设定的期望路径。同时不能快速跟随目标横摆角速度，而且最终与目标横摆角速度偏差极大，车辆的状态响应无法跟随驾驶员的输入。采用本发明的控制算法的车辆，横摆角速度滞后小，与理想横摆角速度偏差小，且车辆横摆角速度状态响应优于采用轮胎利用率控制方法的车辆，能够按照设定的期望路径行驶。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (9)

1.一种基于路面附着系数识别的目标优化转矩分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤Sl、通过车载传感器直接获取分布式驱动电动汽车的方向盘转角δw，第i个车轮的转速ωi，车辆的纵向加速度ax，侧向加速度ay以及横摆角速度r，车辆的纵向速度vx，方向盘转角δw经过换算可以得到前轮转角δ；
步骤S2、通过Dugoff归一化轮胎模型，计算出第i个轮胎的归一化纵向轮胎力
Figure FDA0002974450730000011
和归一化侧向轮胎力
Figure FDA0002974450730000012
步骤S3、结合归一化纵向轮胎力
Figure FDA0002974450730000013
和归一化侧向轮胎力
Figure FDA0002974450730000014
建立非线性车辆模型；
步骤S4、利用无迹卡尔曼滤波算法，计算获得第i个轮胎对应的路面附着系数μi，来确定最小路面附着系数μmin；
步骤S5、以前轮转角δ为判断信号，根据最小路面附着系数μmin，设计横摆力矩预控制器，在转矩分配算法生效初始时控制制动器降低车辆行驶速度；
步骤S6、采用目标优化转矩分配算法建立目标优化问题的目标函数；所述目标函数不仅隐含了轮胎利用率最低，同时还考虑了每个轮胎对产生横摆力矩的不同贡献；通过求解目标优化问题得到最优的纵向轮胎力，从而得到执行器作用在车轮上的最优输出转矩。
2.根据权利要求l所述的目标优化转矩分配方法，其特征在于，步骤S2通过Dugoff归一化轮胎模型如下：
Figure FDA0002974450730000015
Figure FDA0002974450730000016
Figure FDA0002974450730000017
Figure FDA0002974450730000018
其中，Fzi为第i个轮胎的垂向载荷，Cxi为第i个轮胎的纵向刚度，Cyi为第i个轮胎的侧向刚度，λi为第i个轮胎的滑移率，αi为第i个轮胎的侧偏角，ε为速度影响系数。
3.根据权利要求2所述的轮胎模型，其特征在于，Cxi和Cyi由对应轮胎的特性曲线拟合得到，第i个轮胎的垂向载荷为：
Figure FDA0002974450730000021
Figure FDA0002974450730000022
Figure FDA0002974450730000023
Figure FDA0002974450730000024
其中，m为车辆的质量，g为重力加速度，lf为车辆质心到前轴的距离，lr为车辆质心到后轴的距离，l＝lf+lr，hg为车辆质心到地面的高度，df为前轴轴距，dr为后轴轴距；
第i个轮胎的滑移率为：
Figure FDA0002974450730000025
其中，Rw为车轮的有效半径；
第i个轮胎的侧偏角为：
Figure FDA0002974450730000026
Figure FDA0002974450730000027
Figure FDA0002974450730000028
Figure FDA0002974450730000029
其中，vy为车辆的侧向速度，
Figure FDA00029744507300000211
4.根据权利要求l所述的目标优化转矩分配方法，其特征在于，步骤S3所述非线性车辆模型包含两部分的运动模型：车身的平面运动模型和车轮的转动模型。车身的平面运动模型如下：
Figure FDA00029744507300000210
Figure FDA0002974450730000031
Figure FDA0002974450730000032
其中，Iz为车辆横摆运动的转动惯量；
车轮的转动模型如下：
Figure FDA0002974450730000033
其中，Fxi为第i个轮胎的纵向轮胎力，Ti为第i个车轮的执行器输出的转矩，Jw为车轮的转动惯量。
5.根据权利要求l所述的目标优化转矩分配方法，其特征在于，步骤S4通过无迹卡尔曼滤波算法建立车辆非线性系统，系统方程如下：
x＝[μ1 μ2 μ3 μ4]T
y＝[ax ay r]T
Figure FDA0002974450730000034
其中，x为状态变量，y为测量变量，u为输入量。
6.根据权利要求l所述的目标优化转矩分配方法，其特征在于，步骤S5的横摆力矩预控制器，当检测到判断信号前轮转角δ时，该横摆力矩预控制器就会生效，根据最小路面附着系数μmin，控制制动器将车速限制在允许的最高速度vmax范围内，单位为km/h，表达式如下：
vmax＝K·μmin
其中，K为车速限制的比例系数。
7.根据权利要求l所述的目标优化转矩分配方法，其特征在于，步骤S6的目标优化问题的目标函数形式如下：
Figure FDA0002974450730000035
其中，k为车辆中可以被控制的车轮个数，Mxi为第i个轮胎的纵向轮胎力产生的横摆力矩，Myi为第i个轮胎的侧向轮胎力产生的横摆力矩，m和n为任意正整数。
8.根据权利要求7所述的目标优化转矩分配方法的目标优化问题，其特征在于，所述的约束条件包括：等式约束条件和不等式约束条件；
所述等式约束条件为纵向轮胎力和侧向轮胎力产生的横摆力矩之和要尽量逼近目标运动跟踪控制器得到的目标横摆力矩，表示如下：
Figure FDA0002974450730000041
其中，MTarget为目标运动跟踪控制器得到的目标横摆力矩，
Figure FDA0002974450730000042
表示无限逼近；
所述不等式约束条件为地面附着极限以及执行器的输出转矩极限，表示如下：
Figure FDA0002974450730000043
其中，Ti_max为第i个车轮的执行器输出的峰值转矩。
9.根据权利要求7所述的目标优化转矩分配方法的目标优化问题，其特征在于，所述侧向轮胎力由纵向轮胎力进行表示，所述纵向轮胎力由轮胎力观测器得到。
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